Macinazione a secco del mais: quali test per predire la resa in grits

MOLITORIA

anno 64 - n. 3 marzo 2013

TECNICA

sili - molini - mangimifici - pastifici

REALIZZAZIONE

IMPIANTI DI

DOSAGGIO LIQUIDI

PER MANGIMIFICI

6 2

www.tubimont.it

MAIS

MACINAZIONE

a SECCO del MAIS:

quali test

per PREDIRE la RESA in grits

Dry milling of maize: tests to predict the grit yield

Parole chiave: mais, parametri qualitativi, macinazione a secco, metodi di valutazione della durezza

Keywords: maize, quality properties, dry-milling, hardness methods

MassiMo Blandino1* - alessandro Peila2 - PierPaolo stocco1 - aMedeo reyneri1

1_{Università degli Studi di Torino - Dipartimento di Scienze Agrarie, Forestali e Alimentari -} Via Leonardo da Vinci 44 - 10095 Grugliasco - TO - Italia

2_{Molino Peila SpA - Frazione Gallenca 30 - 10087 Valperga - TO - Italia} *[email protected]

MAIS

Negli ultimi anni i quantitativi di mais da gra-nella utilizzati in Italia direttamente per la fi-liera alimentare (polenta, farine per biscotti e altri prodotti da forno, prodotti per la prima colazione) sono in costante crescita, con un incremento che interessa sia il mercato nord europeo, ma soprattutto i consumi nazionali. Una quota sempre maggiore di granella desti-nata alla trasformazione alimentare è quindi coltivata sotto contratto, secondo attenti e dettagliati disciplinari di produzione messi a punto innanzitutto per ridurre il rischio di elevate contaminazioni da micotossine (Reyneri e Blandino, 2008).

Lo sviluppo di queste filiere specializzate, con la trasformazione progressiva del mais da semplice commodity a specialty, permet-te di rispondere sempre meglio alle crescenti esigenze di qualità tecnologica della materia prima destinata alla macinazione. A questo riguardo la durezza (hardness) della granella di ibridi di mais è un’importante caratteristi-ca qualitativa di questo cereale, che riveste un ruolo chiave non solo per gli aspetti sanitari, ma soprattutto per le attitudini molitorie e per l’ampiezza d’uso (Shandera et al., 1997).

Nei processi di macinazione a secco, il pro-dotto di maggiore valore economico sono i grits o farine bramate, caratterizzati da una granulometria superiore a 700 µm (Duensing

et al., 2003). È ben noto che la lavorazione di

granelle ad alto hardness permette una mag-giore produzione di grits rispetto alle granel-le più soft, granel-le quali, nel corso del processo di macinazione, si sfarinano più facilmente in prodotti di minor granulometria (Wu, 1992). La filiera molitoria del mais richiede quindi l’impiego di ibridi e tecniche agronomiche che garantiscano l’ottenimento di granella sana con elevato hardness, in grado di fornire le più

SOMMARIO

La durezza della granella influenza le rese molito-rie del mais. L’identificazione degli ibridi più ido-nei richiede un numero limitato di test semplici ma affidabili, in grado di predirne la resa in grits. 119 campioni di granella sono stati analizzati per diversi test: rapporto tra frazione grossolana e fine (C/F), test di flottazione (FLT), contenuto proteico (PC), sfericità (S), energia di macinazio-ne (TME) e peso ettolitrico (TW). La resa in grits (RG), ottenuta con una procedura di micromaci-nazione, è stata utilizzata per stabilire la capacità dei test nel predire l’attitudine molitoria.

Tra i test confrontati, C/F, FLT e TME e, in misu-ra minore TW, risultano buoni descrittori dell’at-titudine molitoria. La capacità predittiva di RG è più elevata con l’impiego combinato di 2 parame-tri, mentre l’utilizzo di 3 o più variabili non forni-sce ulteriori vantaggi. Nel complesso, un parame-tro derivato dalla macinazione della granella (C/F o TME), associato alla densità (FLT), mostra la migliore capacità predittiva della resa molitoria.

ABSTRACT

The maize hardness determines the dry-milling processing performance. The identification of best maize hybrids for dry-milling process re-quires a limited number of simple but reliable tests.

119 samples have been analyzed for the coarse-to-fine ratio (C/F), floating test (FLT), protein content (PC), sphericity (S), total milling en-ergy (TME), and test weight (TW). The grit yield (RG) has been obtained through a micromilling procedure. C/F, FLT and TME and, to a lesser extent TW, appeared to be easy-to-use independ-ent descriptors of maize dry-milling attitude. An improved model prediction ability was observed when different combinations of a few physical and chemical properties were used as input variables. However, the models in which 3 or more variables were used did not lead to any significant improve-ment. A milling evaluation factor (C/F or TME), associated with kernel density (FLT), showed the best predictive ability for dry-milled yields.

MAIS

alte rese in grits (Blandino et al., 2011).

Tutta-via, l’hardness dipende da fattori sia fisici (di-mensioni, forma, peso, densità della granella), sia biochimici (contenuto in proteine, ceneri, amido e loro composizione) e, sebbene siano stati descritti e suggeriti molti diversi test per determinare l’hardness (Fox e Manley, 2009), non esiste per il mais uno standard general-mente accettato per la valutazione dei carat-teri qualitativi associati a questa destinazione d’uso (Blandino et al., 2010).

Alcuni autori (Lee et al., 2005) sottolineano

che utilizzare un solo test per caratterizzare l’hardness può enfatizzare il rischio di errore nella valutazione della granella di mais. Per-tanto l’impiego simultaneo di più caratteri-stiche associate all’hardness della granella può permettere di valutare in maniera più sicura e realistica l’attitudine molitoria del-la graneldel-la. Per contro, del-la valutazione deldel-la granella per l’impiego molitorio richiede un numero limitato di test semplici, pratici e

fa-cilmente realizzabili, per poter permettere ai valutatori varietali, ai produttori e ai mugnai di valutare la potenziale produzione in grits. Lo scopo di questo studio è stato quello di confrontare la capacità predittiva di semplici modelli lineari con uno o più parametri, ba-sati su pochi test facilmente applicabili, con l’obiettivo di sviluppare una serie di criteri per aiutare gli operatori del settore ad identificare le granelle migliori per la macinazione a secco.

MATERIALI E METODI

Nel corso delle campagne agrarie 2007, 2008 e 2009, 36 ibridi commerciali e pre-commer-ciali di mais sono stati seminati in Piemonte, secondo uno schema sperimentale a parcello-ni ripetuti. Il numero di campioparcello-ni di granella di mais analizzato in ciascun anno, nonché il numero di ibridi e le località considerate sono riassunti in tab. 1. Alla raccolta, 100 spighe

Tabella 1 - Dati sperimentali per ciascun set di dati riferito a campioni di granella prelevati e analizzati in dif-ferenti campagne agrarie.

Anno Campioni Ibridi Località RG C/F FLT PC S TME TW n. n. n. (%) (%) (J) (kg/hL) 2007 41 21 6 Media 40,6 1,0 2.599 10,1 0,60 1.193 77 Min 31,3 0,6 2.058 8,1 0,56 871 73 Max 48,0 1,4 3.505 11,6 0,67 1.388 82 CV 1,2 21 15 0,9 4 12 3 2008 36 20 3 Media 43,3 1,1 2.454 10,5 0,61 1.286 79 Min 33,1 0,7 1.582 8,7 0,57 989 74 Max 50,6 1,5 3.399 11,7 0,68 1.513 84 CV 0,9 16 16 0,7 5 9 3 2009 42 17 6 Media 38,5 1,0 2.560 9,5 0,60 1.247 78 Min 27,0 0,7 1.088 8,2 0,54 982 73 Max 51,7 1,5 3.337 11,6 0,67 1.640 83 CV 1,4 20 19 0,8 5 12 3

RG = resa in farine grits (percentuale in peso della frazione >700 µm rispetto al peso della granella prima della macinazione); C/F = rapporto frazione grossolana - fine; FLT = floating test; PC = contenuto proteico; S = sfericità; TME = energia di macinazione; TW = peso ettolitrico.

MAIS

per ciascun ibrido sono state prelevate a ma-no e sgranate meccanicamente; un campione rappresentativo di 3 kg è stato essiccato len-tamente all’umidità del ≈13% e conservato in frigo in sacchetti di carta.

La determinazione della resa molitoria in grits e tutti gli altri test chimici e fisici, strettamen-te correlati con l’hardness della granella, sono stati effettuati esclusivamente su cariossidi presenti nella porzione centrale della spiga, in-tegre e prive di difetti, visivamente selezionate per ciascun campione. Per ciascun campione di granella e parametro ricercato sono state ef-fettuate almeno 3 ripetizioni analitiche.

Resa in farine grits (RG)

Una procedura di micro-macinazione è stata adottata in accordo con Yuan e Flores (1996), con l’obiettivo di ottenere per ciascun campio-ne di gracampio-nella un valore di resa in faricampio-ne grits secondo un processo di macinazione stan-dard. Per ciascun campione, 20 cariossidi sono state immerse in acqua distillata per 1 ora, in seguito il germe e il pericarpo sono stati rimos-si manualmente utilizzando un bisturi. L’en-dosperma ottenuto è stato essiccato in stufa a 40°C per 24 ore e successivamente macinato in un molino a martelli da laboratorio (Culatti micro hammer mill, Culatti AG, con griglia da 2 mm) e setacciato (Retsch AS 200 basic). La resa in grits (RG) è calcolata come percentua-le della frazione compresa tra 2.000 e 700 µm rispetto al peso complessivo delle cariossidi. Tale frazione è stata scelta in quanto rappre-sentativa dei principali prodotti ottenuti in un convenzionale molino industriale.

Rapporto frazione grossolana e fine (C/F)

Per ciascun campione sono stati macinati 20 g di granella con un molino a martelli da

labora-torio (Culatti AG, con griglia da 2 mm) e setac-ciato in 3 frazioni da un setacsetac-ciatore rotativo (Retsch AS 200 basic). Setacci con maglie da 500 e 700 µm sono stati scelti per rappresentare i prodotti più comunemente ottenuti dall’in-dustria molitoria: la frazione “grossolana” (C, dall’inglese coarse, 700-2.000 µm) e quella fine (F, < 500 µm). La frazione intermedia (500-700 µm) poco rappresentata non è stata considera-ta. Il rapporto C/F è stato determinato in segui-to alla pesatura delle frazioni.

Densità reale o Floating Test (FLT)

Questo test è stato utilizzato per valutare la densità reale della granella di mais, registran-do il numero di granelle che precipitano in una soluzione a densità variabile. Il metodo applicato è una modifica di quello proposto da Wichser(1961): 100 mL di tetracloroetilene (densità 1,62 g/mL) e 40 mL di etere di petro-lio (densità di 0,653 g/mL) sono stati posti in un beuta, ottenendo una soluzione con densi-tà finale di 1,34 g/mL, nella quale sono state immerse 50 cariossidi di mais, inizialmente galleggianti (floater). Gradualmente sono stati aggiunti alla soluzione 5 mL di etere di petro-lio e la densità della soluzione è stata ridotta fino a quando non rimangono cariossidi in galleggiamento. Il numero di cariossidi che precipitano ad ogni aggiunta di etere di pe-trolio è stato registrato, ottenendo una curva di precipitazione. Il floating test (FLT) misura l’area delimitata dalla curva di precipitazione e questo parametro è negativamente correlato con la densità delle cariossidi.

Contenuto proteico (PC)

Circa 300 g di granella di mais sono stati ma-cinati integralmente utilizzando un molino ultracentrifugo Retsch ZM 200, con griglia

MAIS

da 1 mm. Il contenuto proteico è stato misu-rato con strumentazione NIR (Foss - NIRSy-stems 6500 monochromator).

Dimensione delle cariossidi e sfericità (S)

Le dimensioni di 50 cariossidi di ciascun ibri-do sono state calcolate misuranibri-do la lunghez-za (L), la larghezlunghez-za (W) e lo spessore (D) delle cariossidi intere usando un calibro di precisio-ne (0,1 mm). Questi dati sono stati utilizzati per calcolare la sfericità (S) utilizzando la se-guente formula (Pomeranz et al., 1985):

I valori di sfericità possono variare tra 0 (og-getto non tridimensionale) e 1 (sfera perfet-ta). Alti valori di sfericità indicano cariossidi più sferiche, al contrario a minori valori di sfericità corrispondono cariossidi piatte.

Resistenza alla macinazione (Energia di macinazione: TME)

Questo test si basa sul metodo descritto da Stenvert (1974) e Pomeranz et al.(1985). 20 g di granella sono stati macinati utiliz-zando un molino a martelli da laboratorio (Culatti AG, con griglia da 2 mm e velocità a vuoto di 2.500 giri/minuto), equipaggiato con un sistema di registrazione del consumo istantaneo di energia elettrica durante la ma-cinatura, come riportato da Li et al. (1996).

L’energia di macinazione totale (TME) neces-saria per completare la macinazione del cam-pione di granella è stata calcolata partendo dai dati di consumo elettrico istantaneo.

Peso ettolitrico (TW)

Il peso ettolitrico, espresso in kg/hL, è stato determinato utilizzando la strumentazione Dickey-John GAC2000, secondo il program-ma in dotazione.

Analisi statistica

È stata effettuata l’analisi di regressione line-are utilizzando i parametri qualitativi C/F, FLT, PC, S, TME e TW come variabili indi-pendenti e RG come variabile dipendente. Complessivamente sono stati confrontati 63 modelli di regressione, derivati da tutte le possibili combinazioni singole e multiple dei 6 parametri considerati. Questa analisi è stata effettuata mantenendo separati i 3 set di dati in funzione dell’anno di raccolta dei campioni ed analisi. L’analisi della varianza (ANOVA) è stata utilizzata per confrontare i coefficienti di determinazione (R2_{) di quelle}

equazioni regressive singole e multiple che sono risultate significative (P<0,05) per tutti e 3 i set di dati considerati. Non sono stati con-siderati i modelli lineari che non hanno mo-strato un contributo significativo per ciascun parametro esaminato per tutti i 3 set di dati. I valori di R2 _{ottenuti dall’analisi della}

regres-sione per ogni set di dati sono stati utilizzati come repliche per l’ANOVA (test SNK).

RISULTATI

I valori medi, minimi e massimi e il coeffi-ciente di variazione (CV) per RG e gli altri parametri analizzati sono riportati in tab. 1, suddivisi sulla base della campagna di prelie-vo dei campioni.

Di tutte le possibili combinazioni di modelli lineari, singoli e multipli, che mettano in

re-MAIS

lazione le caratteristiche qualitative della gra-nella analizzate e la RG, sono state prese in considerazione solo quelle che sono risultate significative per tutti i parametri della regres-sione in tutti i 3 set di dati. Sono quindi risul-tate sempre significative le regressioni semplici (con una sola variabile indipendente) per tutti i 6 singoli parametri considerati (C/F, FLT, PC, S, TME e TW) e la resa in grits (RG). Nell’ambito delle regressioni multiple, che hanno preso in considerazione contempora-neamente più di un fattore qualitativo, sono risultate significative nei 3 anni rispettiva-mente 9 equazioni con due variabili indipen-denti e 2 equazioni con tre. Al contrario, non sono state utilizzate le regressioni multiple che hanno considerato 4 o più parametri contemporaneamente, in quanto il contribu-to derivacontribu-to dall’aggiunta di ulteriori fatcontribu-tori

non ha fornito vantaggi significativi. La fig. 1

riporta il confronto nella capacità di predire la resa in grits (espresso come coefficiente di determinazione, R2_{) tra i modelli che sono}

ri-sultati significativi nei 3 set di dati.

Il modello che ha considerato contemporane-amente C/F e FLT ha evidenziato i più alti va-lori medi di R2 _{(0,856), seguito da altri derivati}

dalla combinazione di 2 o 3 parametri. Con-frontando i singoli parametri qualitativi per la capacità di predire RG, si osserva come C/F, FLT e TME risultano, tra i fattori qualitativi considerati in questo lavoro, i migliori descrit-tori dell’attitudine molidescrit-toria della granella di mais. Queste caratteristiche qualitative delle granelle, qualora considerate da sole, sono ri-sultate in grado di spiegare oltre il 70% della variabilità della RG. Dal momento che non sono state osservate differenze significative tra

Fig. 1 - Effetto dell’inclusione in modelli lineari singoli e multipli di diversi parametri derivati da differenti test per

la valutazione dell’hardness sul coefficiente di determinazione (R2_{) sulla capacità di predirre la resa in farine grits.}

Lettere differenti indicano differenze significative per P<0,001. Le barre di errore indicano l’errore standard della media.

MAIS

C/F, FLT e TME nella capacità di descrivere la RG, questi risultati confermano che non esi-ste al momento un solo test, tra quelli attual-mente identificati per descrivere l’hardness delle cariossidi di mais, capace di fornire una miglior predizione dell’attitudine molitoria rispetto ad un altro. In ordine decrescente per la capacità di fornire un giudizio sulla resa in grits si trovano il peso ettolitrico (TW), il con-tenuto proteico (PC) e la sfericità (S).

TW e PC, sebbene meno strettamente cor-relati a RG dei precedenti metodi (R2_<0,65),

hanno manifestato una relazione significati-va in tutti i set di dati a confronto ed hanno il vantaggio di essere più semplici e di facile ap-plicazione rispetto ai precedenti. Per contro, sebbene le granelle con più alta sfericità siano correlate ad una più alta resa in farina grits, questa relazione è sempre debole, pertanto questo parametro da solo non è in grado di fornire valutazioni attendibili sulla RG. È interessante osservare come l’aggiunta di un’altra variabile indipendente in un’equa-zione lineare in genere, ma non sempre, per-mette di aumentare in maniera significativa i valori di R2_{. Ad esempio se si tiene conto}

con-temporaneamente dei parametri C/F e FLT si ottengono valori di R2_{, e quindi una capacità}

di descrivere l’attitudine molitoria, superiori rispetto all’impiego di queste 2 caratteristi-che qualitative separate.

Considerando i test più semplici ma meno strettamente correlati a RG dei precedenti, quali TW e PC, si osserva come tenendo in considerazione entrambi i parametri si ot-tiene un valore di R2 _{di 72%, che risulta non}

significativamente differente rispetto ai mo-delli lineari basati su C/F, FLT o TME da soli. I dati raccolti evidenziano chiaramente come una migliore previsione della resa molitoria possa essere ottenuta quando vengono presi in considerazione 2 parametri che si basano

su differenti caratteristiche della granella as-sociate all’hardness, quali ad esempio C/F e FLT, FLT e TME, TME e TW.

Al contrario, l’impiego combinato di 2 para-metri ottenuti secondo un simile approccio, quali C/F e TME, offre un modesto aumento dei valori di R2 _{rispetto ai modelli con un}

so-lo parametro. Lo scarso miglioramento nella descrizione dell’attitudine molitoria utiliz-zando 2 caratteristiche qualitative simili o di più test è dovuto al fatto che questi parame-tri esprimono tutti un giudizio sull’hardness della granella di mais e sono quindi forte-mente correlati tra loro.

In conclusione, nell’ottica di caratterizzare meglio la granella di mais per gli impieghi molitori, questa ricerca ha fornito un ulterio-re contributo nello sviluppo di nuovi metodi di valutazione e nell’individuazione dei criteri da utilizzare per scegliere tra diversi parame-tri qualitativi di semplice applicazione. Tra le proprietà delle cariossidi di mais maggior-mente associate con la resa in grits, C/F, FLT, TME e, in misura minore TW, risultano capaci di descrivere il mais in funzione dell’attitudi-ne molitoria. Un miglioramento della capacità predittiva è stata osservata con la combinazio-ne di pochi differenti proprietà fisiche o chi-miche, sebbene l’impiego di 3 o più parametri contemporaneamente non sembra fornire un significativo vantaggio. Per il set di dati con-siderati, l’impiego di un parametro ottenuto con un test di macinazione (C/F o TME) as-sociato alla valutazione della densità delle ca-riossidi (FLT) ha mostrato la migliore capacità predittiva della resa in farine grits. Tuttavia ulteriori studi sono necessari per individuare le misurazioni più affidabili e di facile applica-zione e per standardizzare le procedure.

Ricerca finanziata dalla Provincia di Torino, Servizio Agricoltura

MAIS

Blandino M., Mancini M.C., Marinaccio F., Sovrani V., Reyneri A. “Valutazione della qualità tecnologica per la trasformazione alimentare di ibridi di mais”. Atti dell’8° Convegno Aistec, Evoluzione e rilancio della filiera dei cereali, Biodiversità, sostenibilità, tecnologia e nutrizione. Aci Castello (CT), 11-13 maggio 2011, pp. 233-236, 2011. Blandino M., Mancini M.C., Peila A., Rolle L., Vanara F.,

Reyneri A. “Determination of maize kernel hardness: comparison of different laboratory tests to predict dry-milling performance”. Journal of Science and Food Agriculture 90:1870-1878, 2010.

Duensing W.J., Roskens A.B., Aldxandre R.J. “Corn dry mil-ling: process, products and application”. In: Corn Chemi-stry and Technology, Ed. by White P.J. and Johnson L.A. AACC International, St. Paul, MN, Usa, pp. 409-447, 2003. Fox G., Manley M. “Hardness methods for testing maize

kernels”. J. Agric. Food Chem. 57:5647-5657, 2009.

Lee K.M., Herrman T.J., Lingenfelser J., Jackson D.S. “Clas-sification and prediction of maize hardness-associated properties using multivariate statistical analyses”. J. Ce-real Sci. 41:85-93, 2005.

Li PX-P., Hardacre A.K., Campanella O.H., Kirkpatrick K.J. “Determination of endosperm characteristics of 38 corn hybrids using the Stenvert hardness test”. Cereal Chem. 73:466-471, 1996.

Pomeranz Y., Czuchjowska Z., Martin C.R., Lai F. “Deter-mination of corn hardness by Stenvert Hardness Te-ster”. Cereal Chem. 62:108-110, 1985.

Reyneri A., Blandino M. “Il giusto approccio agronomico aiuta qualità e sanità dei cereali”. Supplemento a L’In-formatore Agrario 37:7-10, 2008.

Shandera D.L., Jackson D.S., Johnson B.E. “Quality factor impacting processing of maize dent hybrids”. Maydica 42:281-289, 1997.

Stenvert N.L. “Grinding resistance, a simple measure of wheat hardness”. Flour Anim. Feed Milling 12:24-26, 1974.

Wichser W.R. “The world of corn processing”. Am. Miller Process. 89:29, 1961.

Wu Y.V. “Corn hardness as related to yield and particle si-ze of fractions from micro hammer-cutter mill”. Cereal Chem. 69:343-347, 1992.

Yuan J., Flores R.A. “Laboratory dry-milling performance of white corn: effect of physical and chemical corn cha-racteristics”. Cereal Chem. 73:574-578, 1996.

LIBRI - BOOKS - LIVRES - LIBRI - BOOKS - LIVRES - LIBRI - BOOKS

ADDITIVI ALIMENTARI NELL’UNIONE EUROPEA In modo analogo a quanto avvenuto per gli aromi alimentari, le isti-tuzioni dell’Unione Europea (Commissione, Parlamento, Stati mem-bri ed EFSA) hanno dedicato grande energia e forte impegno per assicurare livelli sempre più elevati di sicurezza in materia di additivi alimentari.

Momenti fondamentali di questo processo sono stati quelli dell’ap-provazione dei Regolamenti (CE) 1331/2008 e 1333/2008 che hanno aggiornato in modo sostanziale la normativa di settore, in-troducendo fra l’altro una nuova e più severa procedura di autoriz-zazione all’uso, e quella del Regolamento (UE) 257/2010 che disciplina le modalità della completa rivalutazione degli additivi ali-mentari già autorizzati, destinata a concludersi entro il 2018. Con i Regolamenti (UE) 1129/2011 e 1130/2011, queste normative hanno anche generato una prima e importante razionalizzazione delle nu-merose autorizzazioni di additivi alimentari rilasciate a partire dall’i-nizio degli anni ’60.

Il presente volume, realizzato da NFI-Nutrition Foundation of Italy, ricostruisce il quadro normativo attuale in modo sistematico al fine di consentirne un’interpretazione autentica basata sull’esperienza scientifica e giuridica degli Autori. Attraverso un’analisi dettagliata dell’evoluzione degli approcci tecnico-scientifici, notevole atten-zione è stata dedicata all’intenso lavoro di valutaatten-zione del rischio svolto dall’EFSA nel quadro dei processi di valutazione e di

revi-Rodolfo Paoletti Andrea Poli Vittorio Silano

496 pag. con tabelle e figure - Rilegato (2012)

Prezzo € 45,00 ISBN 978-88-96027-10-3

NO VITÀ